一、准备工作与环境配置
在腾讯云控制台完成GPU实例选购后，需执行以下基础配置流程：
- 通过控制台重装系统，选择预装CUDA的镜像系统（如Ubuntu 20.04 LTS）
- 配置安全组规则，开放SSH(22)、HTTP(80)、HTTPS(443)及自定义服务端口
- 使用SSH客户端连接实例，验证GPU驱动状态：
nvidia-smi
| 组件 | 规格要求 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA T4/A10 |
| 内存 | ≥64GB |
| 系统盘 | 100GB SSD |
二、GPU驱动与深度学习框架安装
针对不同使用场景推荐以下配置方案：
- 预装环境方案：直接使用腾讯云市场提供的PyTorch/TensorFlow镜像
- 自定义安装方案：
- 通过
apt-get安装NVIDIA驱动 - 使用conda创建虚拟环境管理依赖库
- 通过
建议在视频演示中展示环境变量配置过程，特别是CUDA_PATH等关键参数设置。
三、视频教程录制要点
制作教学视频时需注意以下技术细节：
- 使用画中画模式同时展示控制台操作与代码执行界面
- 重点演示安全组配置、端口转发等网络设置环节
- 包含常见问题解决方案：CORS跨域处理、驱动版本冲突等
建议视频分段录制，每段时长控制在5分钟内，配合字幕说明关键步骤。
通过结合腾讯云的市场镜像与自定义配置方案，可快速完成GPU服务器部署。视频教程应注重实操演示与典型问题解析，建议配套提供SSH配置文件、安全组规则模板等资源下载。
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